科研产出
基于包络线法的丘陵山区常见落叶果树光谱识别研究
《南方农业 》 2022
摘要：高光谱遥感的日益普及，使常见果树树种的精细识别成为可能。采用机载高光谱成像仪获取李、梨、桃、桑等4种丘陵山区常见落叶果树的高光谱数据。在完成原始数据的预处理基础上，进行包络线去除。基于包络线去除后的平均光谱曲线，选择差异较大的550～750 nm光谱波段，计算得到这4种果树的吸收峰左侧面积、吸收峰右侧面积、吸收峰总面积和对称度等4种光谱特征。结果表明，4种光谱特征在4种果树上表现出一致的规律，即吸收峰总面积、吸收峰左侧面积、吸收峰右侧面积和对称度均表现为梨树＞桃树＞桑树＞李树；根据吸收峰左侧面积、吸收峰右侧面积和吸收峰总面积的差异，可以很好地识别这4种果树。可见，包络线去除法能增强不同果树光谱特征的细微差异，从而实现不同树种的光谱识别。
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基于光谱反射特征的油菜角果成熟指数构建
《遥感信息 》 2022 北大核心 CSCD
摘要：建立油菜角果成熟程度定量化评估指标有利于促进油菜生产精准化管理.以不同成熟程度油菜角果为实验材料,采用ASD H H2地物光谱仪测定了不同成熟等级的油菜角果光谱反射率,通过角果光谱指数特征进行聚类,并基于连续统去除分析了不同成熟等级样本的光谱吸收特征,分别选择550 nm的绿峰和675 nm的红谷波位建立光谱反射背景基线,利用630 nm处的光谱反射突变点,提出了一种新的用于评估油菜角果成熟度的高光谱指数(rape siliques maturity index,RSM I).结果表明,该指数与植被叶绿素及含水量等相关的光谱指数具有较高的相关性,能够对油菜角果的成熟程度进行合理的表达,可为油菜生长后期精准管理提供参考依据.
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基于高光谱的油菜叶片SPAD值估测模型比较
《福建农业学报 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：【目的】比较基于高光谱参数的油菜叶片SPAD值估算模型效果。【方法】在分析光谱反射特征和光谱参数与SPAD值相关性的基础上,利用光谱特征参数优选并构建了偏最小二乘回归（PLSR）、传统反向传播神经网络（BPNN）、支持向量回归（SVR）和深度学习神经网络（DNN）等模型对叶片样本叶绿素SPAD值进行估测。【结果】（1）叶片原始光谱与叶片SPAD值在425～495 nm的蓝波、665～680 nm的红波区域呈现微弱正相关,与红边波段均呈现负相关,并在510～650 nm的绿、黄波段和690～735 nm的红边波段显著负相关;（2）与叶片SPAD值显著线性相关的SDb与SDy、CARI与MCARI、CI与NDVI705等三组光谱特征的组内参数具有一定的可替代性,而且有助于提高SPAD模型预测精度;（3）基于高光谱参数的深度学习DNN模型决定系数R2为0.93,RPD为3.92,具有较高的预测能力,SVR模型次之,PLSR和BPNN模型效果一般。【结论】油菜叶片光谱参数之间存在不同程度的相关性,基于机器学习的非线性估计模型具有较高的稳定性和预测能力,深度学习算法在油菜叶片叶绿素SPAD值估测方面具有更好的估测能力。
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基于高光谱的柑橘叶片钾含量快速诊断模型
《南方农业 》 2019
摘要：及时准确地监测柑橘树体钾营养状况,有助于科学施肥,提高柑橘果实的品质和产量.试验对采集的W·默科特叶片钾含量及叶片光谱信息进行相关性分析,利用主成分分析和连续投影算法进行降维处理,同时结合偏最小二乘回归和最小二乘支持向量机回归分别建立了叶片钾含量预测模型.结果显示,柑橘叶片钾含量特征波长主要集中在450~600 nm、700 nm左右、980~1030 nm区域;最小二乘支持向量机回归模型的预测效果明显优于偏最小二乘回归模型,预测集相关系数达0.91.结果表明,利用高光谱成像技术结合最小二乘支持向量机回归可实现对柑橘叶片钾含量的快速诊断.
关键词： 柑橘 高光谱 钾含量 偏最小二乘回归 最小二乘支持向量机回归
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炭疽病胁迫下的茶树叶片高光谱特征分析
《植物保护 》 2014 北大核心 CSCD
摘要：试验以茶树不同炭疽病受害程度的叶片及健康叶片为材料,室内测定其光谱反射率。结果表明,炭疽病危害后,茶树叶片的光谱值随发病程度的增加表现出有规律的变化,740~1 000nm波段的光谱反射率随病情加重呈现下降趋势;而1 370~2 500nm波段却表现出相反趋势。在742~974nm和1 374~2 500nm,炭疽病受害程度与光谱反射率呈极显著相关。对光谱一阶微分特征分析表明,在680~780nm范围内处理间变幅最大,有2个波段的一阶微分值与受害程度表现出极显著相关性,分别为715~763nm和776~778nm波段。建立的炭疽病严重度诊断模型,均达到极显著水平,其中利用植被指数(Rg-Rr)/(Rg+Rr)建立的模型精确度最高。
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